課題研究對象該如何選擇

分類：課題研究 發表時間：2017-05-23

　　課題研究是解決實際教學問題的一種研究行為，為了保證成果的有效性及研究的價值度，在做課題前必須選取合適的研究對象，善于進行科學的取樣，也是科學研究的基本要求。那么，課題研究對象該如何選擇?

　　一、總體、樣本與抽樣

　　在一項研究中，研究對象的全體叫做總體，組成總體的每一個基本單位叫做個體。總體是由具有某種相同性質特征的每一個個體共同組成的。在實際研究中，總是要根據具體的研究內容，確定所研究問題的范圍，規定研究的對象。研究問題的性質不同，所確定的總體通常也不一樣。

　　每一項具體的研究都有一個特定的總體?？傮w可以是一個學校的全體學生，也可以是一個地區、一個國家的全體學生。總體可以是不同年級、不同性別的學生，也可以是不同層次、不同職業的成人。總之，總體可以是任何具有某種共同特點的單個個體組成的全體。在實際研究中，總體的范圍有大有小，大到一個省、一個國家的全體學生，甚至幾個國家的學生，小到一個市、一個縣、一個區的學生。確定研究總體的時候要特別注意，并不是總體越大越好，而是應該考慮研究者所選擇的樣本是否能夠代表這個總體。因為總體的范圍越大，在選擇樣本的時候，其代表性就應該越廣。如果我們只能在一個比較小的范圍內選擇樣本，那么就不能希望能夠代表更大的總體。一些研究者在對自己的研究結果做推論時常犯的一個錯誤就是夸大了研究結果的代表性。比如，我們對中學生的網絡道德現狀進行調查，只是在長春市區內選擇了幾所重點中學進行調查，卻對調查的結果冠以“吉林省中學生網絡道德現狀”，就屬于夸大了研究結果的代表性。如果要想使調查結果可以代表更大的范圍，研究者就必須在更大的范圍內選擇樣本，或采取一些必要的措施，來證明研究結果具有更廣泛的意義。

　　一般的研究可以先在一個比較小的總體中進行，取得的結果，再用適當的方法推廣到比較大的總體中去。在一個普通的研究中，要謹慎地運用比較大的總體，如全省的學生、全國的學生。只有在普查性的研究中，才可以用這樣的總體，如全國兒童情況的調查、全省普及義務教育狀況調查等。

　　在確定研究總體時要明確總體所包含的范圍，規定總體的明確界限。如研究的對象是“小學生”，是否包括特殊學校的學生和在小學讀書的超齡兒童;調查的對象若是“小學教師”，是否包括已退休但還在校工作的教師和代課教師。

　　樣本是從總體中按照某種方法確定的若干個體的集合。樣本所包含的個體的數量叫做樣本的容量。

　　抽樣是遵循一定的規則，從一個總體中抽取有代表性的一定數量的個體的過程。目的在于用一個樣本得到關于這個總體的信息及一般性的結論，或從樣本的特征推斷總體，從而對相應的研究作出結論。

　　從一個總體中確定一個樣本，就必須解決兩個問題。一是好的樣本選擇應具有什么樣的特征;二是采用何種方法能夠抽取到合理的樣本。下面我們先來解決第一個問題。

　　二、選擇樣本的基本要求

　　為了保證抽樣水平，樣本的抽取必須滿足以下四個要求。

　　1.明確規定總體

　　抽樣的目的是要選擇出能夠代表總體的樣本，因此，合理抽樣要首先從確定總體開始，要從內涵和外延兩方面明確總體界限。

　　研究目的和課題性質決定了總體的內涵。譬如，“大學生學習現狀調查與學習指導的研究”，總體就是全國的所有大學生;“弱智兒童智能特點的研究”，總體就是所有的弱智兒童;“初中學習困難學生教育的研究”總體是城鄉初中學習困難的學生。當然還必須對“學習困難”的含義加以明確界定。

　　研究目的決定了研究總體的范圍。研究者準備將研究成果推廣到什么樣的范圍，就應在該范圍內抽樣。這就要區分是城市學校還是農村學校，是重點校、一般校還是薄弱學校，是大學理科還是工科、文科，是男生還是女生，是低年級還是高年級。從某一總體抽取的樣本，經過研究獲得的結果只能推廣到這一總體中去。這在前面講總體時已例舉過，不再贅述。

　　2.保證抽樣的隨機性

　　要盡可能使每個被抽取的個體具有均等的機會，也就是說使被抽取的任何個體與個體之間是彼此獨立的，在選擇上沒有聯系。這里不存在任何選擇的標準，不帶有任何有意義的成分，從而盡可能使樣本保持和總體有相同的結構。

　　3.使抽樣具有代表性

　　要盡可能使抽取的樣本能代表總體。如某市對初中學生學習方法現狀進行調查研究，全市初中三個年級共42萬學生，可以從中抽選840人來說明42萬人的情況，因此這840人的代表性就非常重要了。只有樣本具有代表性，那么由樣本特征推斷的總體特征才有一般性，對總體的研究結果才有推廣價值。樣本的代表性正是由部分推斷整體做法的理論根據。

　　抽樣的偏差將導致結論的無效。一個非常著名的例子是1936年美國全國新聞雜志聯合會就總統候選人進行選民民意測驗，取樣對象是各州交通處登記在案的汽車主人和各城市的電話用戶兩類人。正式開票結果是羅斯福當選，而民意測驗的結果與此則不相吻合。民意測驗為何不準確呢?從抽樣的角度看，這是取樣偏差所致。該調查的總體應為所有參與投票的選民，而實際抽樣中，卻只抽取了擁有汽車和使用電話的個體，把多數沒有汽車、電話的選民排除于調查對象之外，由此得出的結論自然不能推廣至全體選民。

　　要使取樣具有代表性，還必須對取樣誤差進行正確估計。取樣誤差是指樣本的指標數值與總體的指標數值之間所存在的離差。這種差異值越小，就說明抽取的樣本能比較正確地反映總體。因此，為了保證取樣的代表性，研究者要分析影響誤差大小的因素，通過計算取樣的標準誤差值測定出來，并努力使誤差控制在最低的程度。

　　4.確定合理的樣本容量

　　樣本的容量取決于研究方法的性質、研究所用的統計分析的方法以及研究者所具備的條件。也就是說，要科學地確定樣本的大小，既要滿足統計學上的要求，又要考慮實際上搜集資料的可能性，并使誤差減到最低限度。從理論上看，樣本容量與樣本代表性呈正相關，采取盡可能大的樣本更能保證研究結果的可靠性。但是大的樣本會花費更多的人力物力。假如在較小的樣本中進行研究就能得到滿意的結果，那么就沒有必要用較大的樣本去研究。因此，確定樣本的容量是關系到研究效果和研究成本的重要問題、樣本容量的確定取決于以下諸方面因素：(1)研究的不同類型。(2)預定分析的精確程度。(3)允許誤差的大小。(4)總體的同質性。(5)研究者的人力、時間和物力。(6)取樣的方法等。在研究中，如果要求的精確度高，允許的誤差值小，總體的異質性很大，許多未控制因素會混淆研究結果，或研究的因變量在測量上的信度較低時，就要考慮使用較大的樣本。

　　根據以上分析，以及有經驗的研究者提供的一些實踐經驗，如下的一些取樣值可供參考。在描述研究、調查研究中，樣本應占總體的10%。除了少數情況外，調查研究的樣本容量一般不能少于100。相關、比較研究的滿意樣本每組至少30。實驗研究當條件控制較嚴密的研究時，如心理學實驗，每組可以15人;條件控制不嚴密的教育實驗，最好是一個自然教學班，不少于30人。

　　抽取的樣本是否有代表性，最后好要通過對結果的檢驗來證明。由樣本得到的結果必須作統計學上的顯著性檢驗。例如，在某種實驗研究中，實驗班成績高于對比班成績，那么這種差異是否真實呢?這就必須做實驗結果的顯著性檢驗，目的是說明由實驗樣本所取得的結論能否推論到整體。如果樣本具有代表性，那么這種結論也適用于總體，因而具有一般性。而某種統計量的計算和各種不同的顯著性檢驗，如平均數、標準差、相關系數以及U檢驗、t檢驗等，都有各自的標準來估計樣本可能產生的誤差，樣本容量大小將會影響上述誤差和由樣本估計總體的真實價值。

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